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Avaliação da Conquista do Aluno

"Isto é para certificar que a gerência da Alison decidiu atribuir MacLachlan Corey Baru Los morando em Papua-Nova Guiné o certificado de conclusão emAnálise de dados - Mineração e análise de big data."

MacLachlan Corey Baru Los

Alison ID: 29632087

Course Completed: Análise de dados - Mineração e análise de big data

Date Of Completion: 23rd January 2024

Email: lachlanbarulos@gmail.com

Total Study Time: 11h 15m

Final Assessment Score:

Alison courses requires at least
80% to pass the final assessment

90%
CPD Hours Completed:

CPD approved learning hours
completed through this course

10-12h

Course Information

Aprenda a analisar big data usando técnicas de mineração e agrupamento neste curso on-line gratuito de análise de big data.

Neste curso on-line de análise de dados Data Analytics - Mineração e Análise de Big Data, você será apresentado ao conceito de big data e a várias técnicas usadas para analisar e interpretar big data.

O curso começa com uma apresentação do big data e lista os quatro V's do big data. Você aprenderá sobre mineração de regras associativas e sobre quando a associação pode ser aplicada e os padrões que surgem na mineração

.

No segundo módulo, você aprenderá sobre análise de agrupamento. Você examinará a diferença entre agrupamento e classificação e os diferentes tipos de agrupamento. Você também aprenderá sobre agrupamento de K-means

e K-meloides.

No último módulo, você aprenderá sobre aprendizado on-line e ativo, aprenderá sobre experimentação e a diferença entre um contexto on-line e off-line de criação de dados. Você conhecerá o problema dos bandidos de n braços e como encontrar soluções para o problema dos bandidos com vários braços

.

Este curso on-line gratuito será de grande interesse para profissionais envolvidos em ciência e análise de dados e para qualquer aluno que queira aprender mais sobre a análise de big data usando técnicas de mineração e agrupamento.

Modules Completed

Módulo 1: Introdução à mineração de regras associativas
Módulo 2: Introdução ao Big Data
Módulo 3: Introdução à análise de agrupamento
Módulo 4: Experimentação e aprendizagem ativa
Módulo 5: Avaliação do curso

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